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易觀:2018年第1季度記賬理財應用活躍用戶規模增長,與投資者深度接觸提升用戶信任

易觀分析 田杰 2018-05-25 7819
經歷了長期市場強監管之后,投資理財市場已逐步規范,監管新政對市場活躍度影響較小,在1季度工作日較少的情況下,投資理財領域的活躍用戶規模仍小幅增長,帶動記賬理財類應用活躍用戶規模止跌回漲。隨手記以1101.9萬活躍用戶穩居行業第一, 51信用卡管家和卡牛信用管家分別以599萬、542.5萬活躍用戶規模位列行業二、三位。

20181季度,金融市場延續去年監管風格,發布多項配套文件補充監管空白,從銀行、信托、基金、私募等多個維度規范理財市場,但經歷了長期市場強監管之后,投資理財市場已逐步規范,監管新政對市場活躍度影響較小,在1季度工作日較少的情況下。投資理財領域的活躍用戶規模仍小幅增長,帶動記賬理財類應用活躍用戶規模止跌回漲。隨手記以1101.9萬活躍用戶穩居行業第一, 51信用卡管家和卡牛信用管家分別以599萬、542.5萬活躍用戶規模位列行業二、三位。記賬理財領域用戶規模差距較大,榜單尾部應用因用戶規模較小,排名競爭激烈。

規律記賬有助于用戶整理個人財務數據,理清資產狀況,培養預算習慣,提高消費控制能力,進而增加財務留存,市場中有很大一部分人有記賬需求。在記賬活動完成移動化遷移之后,上游記賬需求帶動了下游理財需求,記賬類應用借助高頻記賬工具為用戶提供理財服務。當記賬類應用向記賬理財類應用發展時,投資者信任顯得極為重要,20181月,隨手記在集團總部舉辦了開年首場客戶開放日活動,邀請了深圳多名用戶到隨手記參觀,從合規、風控、運營、服務等方面介紹了隨手記的發展情況,并就用戶最關心的問題進行解答,一方面讓投資者了解公司運營狀況,增強投資信心;另一方面深度了解用戶需求,以提供更優質的服務。今年3月,51信用卡正式向香港交易所遞交了招股說明書,集團上市和定期披露經營信息無疑會大幅度增強投資者信任。挖財戰略收購圈子賬本、貝多多和微記賬,繼續強化在記賬理財領域的市場競爭力,并從技術和管理體系兩方面入手,建立了全面的用戶信息安全保障體系,提高用戶認可度。

對于記賬理財企業而言,內部風控能力和用戶運營能力是核心競爭力,隨手記從機構準入、資產審核到投后管理等一系列流程,都嚴格把控并設置了多維度指標驗證,其金融機構合作通過率低于5%,嚴苛的產品選擇保障隨手記已經穩定運營8周年;挖財記賬將產品審查細分為包含線下盡調等12個步驟,對每個項目的每個步驟都有嚴格的標準和流程要求,并在3.15互聯網金融理財風險防范論壇上聯合簽署了保護投資者權益倡議書,宣誓行業自律;網易有錢、口袋記賬等機構也相繼提高產品接入門檻,加強投資者保護。在金融服務相對自由化的今天,只有提高自身風控能力才能規避違規風險和經營風險。

使用時長方面,隨手記以692.9萬小時排名第一,51信用卡管家和卡牛信用管家分別以283.4226萬小時排名第二、三位。

用戶使用時長既能反映用戶規模,也能體現用戶粘性,各機構在1季度做出了不同的優化。隨手記完善了賬本社區功能,支持賬本共享和流水共享,豐富用戶間的交流方式,并將賬單數據可視化展示,用戶可以清楚看到自己的資金收支趨勢,了解資金收支走勢;卡牛信用管家優化了卡券中心信息展示、儲蓄卡還款流程和社保結果頁,上線賬單流水全新分類,提升分類準確度;挖財新增公積金賬戶,幫助管理個人公積金,優化了首頁導航樣式,新增了固定資產,支持錄入個人房產信息。

記賬行為與資金轉移流程直接相關,所以記賬類應用與支付類應用分時啟動次數高度趨同,都在上午8-12點、下午4-8點啟動次數最多,貼合用戶消費場景的應用才能進一步拓展市場。在記賬理財市場格局已經確立的今天,記賬類用戶有兩大需要仍待滿足,一類是賬單自動導入,一類是智能記賬。事實上,幾乎每個人都有賬戶資金管理需求,在用戶授權的前提下,整合包括支付寶、銀行等眾多消費賬單,再通過可視化視圖輸出個人的所有資金記錄,能夠有效降低記賬門檻,擴大記賬領域的用戶規模;而智能記賬能夠滿足記賬深度用戶的需求,用戶的記賬行為是有規律可循的,應用內啟動時間和地點的結合能夠判斷用戶將要記錄某種賬單的概率,進而自動推送賬單記錄類別,而每一個用戶都有不同的消費習慣和消費場景,采用智能技術能夠貼合用戶的消費偏好推送千人千面的賬單記錄類別,提高記賬效率。

目前,各記賬類應用正在加快布局金融科技和智能應用,技術發展有望將存量市場再次轉變為增量市場,記賬類機構在更系統化滿足用戶記賬需求的同時,也在深度挖掘用戶投資理財需求。

 

易觀千帆“A3”算法升級說明:易觀千帆“A3”算法引入了機器學習的方法,使易觀千帆的數據更加準確地還原用戶的真實行為、更加客觀地評價產品的價值。整個算法的升級涉及到數據采集、清洗、計算的全過程:

1、采集端:升級SDK以適應安卓7.0以上操作系統的開放API;通過機器學習算法,升級“非用戶主觀行為”的過濾算法,在更準確識別的 同時,避免“誤殺”

2、數據處理端:通過機器學習算法,實現用戶碎片行為的補全算法、升級設備唯一性識別算法、增加異常設備行為過濾算法等

3、算法模型:引入外部數據源結合易觀自有數據形成混合數據源,訓練AI算法機器人,部分指標的算法也進行了調整

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